DeepLearning-风格迁移

作者: SherlockLiao | 来源:发表于2017-04-29 20:47 被阅读5298次

背景介绍

不知道大家是否用过prisma,就算没有用过,也一定看见别人用过这个软件,下面是一张这个软件得到的一个效果图


style.png

内容图片为

content.png

得到的合成效果为

demo.png

结语

通过这篇文章,我们利用pytorch实现了基本的风格转移算法,得到的效果也是满意的,所以我们可以把自己的图片通过这个算法做一个风格转移,实现你想要的作品的风格,逼格满满,大家学习之后肯定会有特别大的成就感,在完成项目的同时也学习到了新的知识,同时也会对这个产生更浓厚的感兴趣,兴趣才是各种的动力,比任何鸡汤都有用,希望大家都能够找到自己的兴趣,热爱自己所做的事。


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网友评论

  • e1dc897d2342:作者,您好。我想询问一下,已经预训练好的 vgg 网络是不是指已经确定参数的反卷积网络,并且后续需要定义一个风格损失函数,重新训练,来获得合成图象?
    2.如果测试时,更换新的内容图象,我们是否需要重新训练反卷积网络,来获得新的内容img
  • 8582adb0e53c:backward() got an unexpected keyword argument 'retain_variables'
    请问下这个错误您与到了吗
    8582adb0e53c:谢谢了可以了
    SherlockLiao:这是因为pytorch升级到了0.4版本的原因,可以试试 retain_graph
  • 深度智心:有个pytorch交流群,大家可以进去交流,637638632

本文标题:DeepLearning-风格迁移

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